Formation Docker pour MLOps : Containerisation de la Pipeline de bout en bout

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent approfondir leurs connaissances en Docker afin de déployer des applications à plus grande échelle tout en gardant le contrôle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire leurs propres Docker images.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir celle qui convient le mieux.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer les applications Docker aux processus d'intégration des outils continus existants.
• Sécuriser leurs Docker applications.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse à des ingénieurs en IA et à des scientifiques de données de niveau avancé, disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, et souhaitant améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA efficacement grâce aux pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Optimiser les modèles DeepSeek en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de MLOps et de gestion des versions de modèles.
• Déployer des modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle des solutions d'IA de manière efficace.

Docker est une plateforme de conteneurisation qui permet des environnements cohérents, portables et reproductibles pour les charges de travail en IA et apprentissage automatique.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent empaqueter des bases de code ML, leurs dépendances et modèles à l'aide de Docker pour des flux de travail fiables du développement à la production.

Après avoir suivi ce cours, les participants seront en mesure de :

• Construire et gérer des images Docker adaptées aux applications d'IA et ML.
• Conteneuriser des pipelines, outils et dépendances d'apprentissage automatique.
• Optimiser les environnements Docker pour la performance et la portabilité.
• Déployer des services ML conteneurisés dans différents environnements d'exécution.

Format du cours

• Démonstrations de concepts accompagnées de discussions guidées.
• Exercices pratiques axés sur des tâches réelles de conteneurisation.
• Mise en œuvre pratique à l'aide d'environnements Docker live-lab.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser cette formation à votre environnement organisationnel, veuillez nous contacter pour organiser.

CI/CD pour l'IA est une approche structurée visant à automatiser le conditionnement, les tests, la conteneurisation et le déploiement de modèles en utilisant des pipelines d'intégration continue (CI) et de livraison continue (CD).

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent automatiser les flux de travail de livraison de modèles d'IA de bout en bout à l'aide de Docker et de plates-formes CI/CD.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des pipelines automatisés pour construire et tester des conteneurs de modèles d'IA.
• Mettre en œuvre le contrôle de version et la reproductibilité pour les cycles de vie des modèles.
• Intégrer des stratégies de déploiement automatisées pour les services d'IA.
• Appliquer les meilleures pratiques CI/CD adaptées aux opérations d'apprentissage automatique.

Format du cours

• Présentations guidées par un instructeur et discussions techniques.
• Ateliers pratiques et exercices d'implémentation hands-on.
• Simulations de flux de travail CI/CD réalistes dans un environnement contrôlé.

Options de personnalisation du cours

• Si votre organisation requiert des flux de travail de pipeline personnalisés ou des intégrations de plate-forme, veuillez nous contacter pour adapter ce cours.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud en utilisant AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construire, déployer et gérer des flux de travail de ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage automatique complets sur diverses architectures et environnements en nuage.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur un serveur AWS EC2.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur AWS.
• Utiliser EKS (Elastic Kubernetes Service) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur AWS.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines fonctionnant en parallèle.
• Utiliser d'autres services gérés AWS pour étendre une application ML.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs souhaitant déployer des charges de travail d'apprentissage automatique dans le cloud Azure.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubernetes, Kubeflow et tout autre logiciel nécessaire sur Azure.
• Utiliser Azure Kubernetes Service (AKS) pour simplifier l'initialisation d'un cluster Kubernetes sur Azure.
• Créer et déployer un pipeline Kubernetes pour automatiser et gérer les modèles ML en production.
• Former et déployer des modèles ML TensorFlow sur plusieurs GPU et machines exécutées en parallèle.
• Exploiter d'autres services managés AWS pour étendre une application ML.

Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent créer des flux de travail fiables en utilisant Kubeflow.

À la fin de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :

• Naviguer dans l'écosystème Kubeflow et ses composants principaux.
• Créer des flux de travail reproductibles avec Kubeflow Pipelines.
• Exécuter des tâches d'entraînement évolutives sur Kubernetes.
• Déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant Kubeflow Serving.

Format de la Formation

• Présentations guidées et discussions collaboratives.
• Laboratoires pratiques avec des composants Kubeflow réels.
• Exercices pratiques pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique complets.

Options de Personnalisation de la Formation

• Des versions personnalisées de cette formation peuvent être organisées pour s'aligner avec la pile technologique et les exigences de projet de votre équipe.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et aux scientifiques des données qui souhaitent construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer Kubeflow sur site et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique basés sur les conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines d'apprentissage machine complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour créer et gérer des carnets Jupyter.
• Construire des charges de travail d'entraînement ML, de réglage d'hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent aller au-delà de la construction de modèles ML et optimiser le processus de création, de suivi et de déploiement des modèles ML.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer MLflow et les bibliothèques et frameworks ML associés.
• Apprécier l'importance de la traçabilité, de la reproductibilité et de la déployabilité d'un modèle ML
• Déployer des modèles de ML sur différents clouds publics, plateformes ou serveurs sur site.
• Mettre à l'échelle le processus de déploiement du ML afin d'accommoder plusieurs utilisateurs collaborant à un projet.
• Mettre en place un registre central pour expérimenter, reproduire et déployer des modèles de ML.

Cette formation dirigée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à l'adoption de MLOps au sein de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Composer l'équipe appropriée avec les compétences nécessaires pour construire et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner des données pour leur utilisation par des modèles d'apprentissage automatique.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires pour le construire.
• Expérimenter avec différents frameworks et serveurs d'apprentissage automatique pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus d'apprentissage automatique afin qu'il soit reproductible et maintenable.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent utiliser Azure Machine Learning et Azure DevOps pour faciliter les pratiques MLOps.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire des workflows et des modèles d'apprentissage automatique reproductibles.
• Gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique.
• Suivre et signaler l'historique des versions des modèles, les actifs et plus encore.
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique prêts pour la production n'importe où.

MLOps sur Kubernetes est un cadre permettant d'automatiser la formation, la validation, le conditionnement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en utilisant des pipelines conteneurisés et des workflows GitOps.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des pipelines MLOps automatisées et évolutives sur Kubernetes.

Après avoir suivi cette formation, les participants seront équipés pour :

• Concevoir des pipelines CI/CD complets pour l'apprentissage automatique.
• Mettre en œuvre des workflows GitOps pour le déploiement et la gestion de versions des modèles.
• Automatiser la formation, les tests et le conditionnement des modèles d'apprentissage automatique.
• Intégrer des stratégies de surveillance, d'alerte et de retour en arrière.

Format du cours

• Présentations guidées par un instructeur et plongées techniques approfondies.
• Exercices pratiques qui construisent des workflows CI/CD réels.
• Pratique en laboratoire vivant pour déployer des charges de travail d'apprentissage automatique sur Kubernetes.

Options de personnalisation du cours

• Les organisations peuvent demander un contenu adapté en accord avec leurs outils et infrastructures MLOps internes.